顾客对工厂在线定制(C2F)是一种精益的、以顾客需求为中心的产销一体化电子商务模式。对于汽车企业而言,它是全新的拉动式生产,能降低库存、减少营销环节,提高资金周转频率;对于顾客来说,C2F模式能更好的满足顾客对汽车的个性化需求。针对绝大多数顾客由于对汽车产品知识的缺乏,只能提出定制需求,并且需求表达常常具有模糊性,很难通过Dell这种自选配置的在线定制模式实施产品定制。因此,本文对在线定制的汽车产品规划方法进行了研究,考虑了顾客需求表达的模糊性,提出了面向顾客定制的产品配置规划方法。为了实现定制的产品规划,本文需要解决的问题有:顾客需求的识别,需求优先级的确定,并在此基础上确保选择出的配置与顾客需求相符,且配置满足装配可行,价格可接受等约束。因此,本文开展的以下具体研究。首先,为了识别顾客需求,文章对顾客需求表达方式进行分类。并提出了自然语言下需求优先级的处理方法,基于产品竞争力提升的考虑,对顾客需求权重进行修正,并推导其计算方式。其次,为了减少定制时间、避免不必要的重复设计,研究了一种基于CBR的产品规划方法。根据高斯函数,构造隶属函数计算匹配度;基于Beta分布构建机器学习以获取匹配度阀值;用CSP的求解方法修改产品配置。以发动机为例,证明该方法有效且易于实施。最后,提出一种基于线性规划模型的产品配置方法。通过分析产品配置之间结构功能、装配、成本等多维的约束关系,建立复杂约束情况下的辅助配置模型。最后以汽车定制为例,证明该方法合理可行,易于操作。